新手进阶建模（8）数据的预处理 第一部分

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       数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
       本节先讲数据第一个：数据清洗
数据清洗包括1.缺失值处理    2.异常值处理
; D3 t8 D7 \  t: w       其中缺失值的处理有3种：不处理（做建模铁定不选），删除(可以考虑)，数据补差（99%的同僚选择）
而补差的方式主要用下面的5类，重点是第五个，插值法
9 d# g, O: u; i* R, F; `4 s; M    1. 补插均值/中位数/众数
    2. 使用固定值
    3. 最近邻补插
, w) s! ^3 _5 d! b    4. 回归方法
    5. 插值法
, h2 ^" Y* x$ j& v插值法又包含好多种：（1）拉格朗日插值法（最容易看的懂的，用的人较多，用错的也多）（2）牛顿插值法（3）Hermite插值 （4）分段插值 （5）样条插值                        （后三种相对用的较少）

2 ?1 c9 C+ F9 n, V0 U/ X- Y; o0 q
（1）拉格朗日插值法（划重点）
        其原理百度就是构建一个多项式，这个多项式很厉害，假如说我们的数据是城市里的银行位置坐标，那这个多项式就是一条过所有银行的公路，所以，当我们要问50km外的银行在哪儿时，我们顺着这条路算就可以算出来。当然，算出来的坐标只是一个近似值。（当给出的已知银行坐标点越多，近似误差越小）。
  x4 H" n# _7 [4 d. Y       关于拉格朗日多项式的构建原理，这里不说了，百度各种解释，这里只说一下它的优缺点：优点就是过程简单，很容易找到插值，而且还是唯一的。缺点也明显，就是当已知的点很多时候，阶数也会很高，所以不适合插那些百十来个数据点的题。处理十来个的还是很好的。（我个人建议还是用牛顿）
+ l9 `' W& X9 I5 b; I( l8 ]      
（2）牛顿插值法
8 T+ I1 Y0 V9 \, g1 W        相比较与拉格朗日，其优点是当新增加插值点时，得到的拟合函数变化不大。其原理解释还是看百度或者找老师问吧，我的理解就是从第一个插值点开始修路，每修到一个银行就进行一次校正（高阶差商我的理解），然后这样的话插未知点就准一点。所以用的比较多吧也。
# |) ^9 t. @; @* [2 ~       关于其应运代码见附件
) Q( \7 o! G$ G) v1 s) W4 _

( y1 [6 G( q( o: d

huangma

谢谢佬的好资料，谢谢

zhanghongxia81

2336426014 发表于 2018-7-18 18:08
, N( ]. G9 c3 U走过路过给个回复，私信我给你免费资源，只求回复，帮我完成工作

! ^# R0 v  W  y* r谢谢分享
9 [. V9 \. u1 w7 v( k% K

1436268171

谢谢楼主
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灰哀月影

学习一下

大师笑了

发表回复哈喽哈喽哈喽哈喽哈喽
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梁胃寒

感谢分享！

yqg123

发表回复断断续续惺惺惜惺惺
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ailbj032306

楼主的帖子怎么样？赶紧hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh试试这里的快速回复给楼主点评论吧

ailbj032306

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